Modèle de cox sas

February 13, 2019 // Uncategorized

PROC PHREG s`adapte au même modèle, et vous obtenez des résultats très similaires à PROC MCMC. Les instructions suivantes exécutent PROC PHREG et produisent des 52.8.2 de sortie: les modèles de Cox, en général, ne sont pas si simples. Leur force principale, et la faiblesse, est l`utilisation d`une fonction de danger de base arbitraire. Vous pouvez utiliser une estimation lissée de la densité des résidus de Schoenfeld pour arriver à une estimation de la fonction de risque de référence, ou utiliser l`estimateur de risque cumulatif de Breslow ici. La fonction CALL MULT calcule le terme de régression dans le modèle et stocke le résultat dans le tableau bZ. Dans la première boucle DO, vous additionnez le terme de risque S comme s`il n`y a pas de liens dans le temps. Cela sous-évalue certains des éléments S. Pour les observations qui ont un temps lié, vous apportez la correction nécessaire aux valeurs S correspondantes. La correction se déroule dans la deuxième boucle DO.

Toute observation qui a un temps lié a également un stopA [i] qui est différent de i. Vous ajoutez les bons termes à S et Additionnez la probabilité de log commune Jl. L`instruction MODEL spécifie que la probabilité du journal prend la valeur de Jl. Le graphique de l`IMC en haut à droite semble mieux se comporter maintenant avec des résidus plus petits à l`extrémité inférieure de l`IMC. Les autres covariables, y compris le graphique supplémentaire pour l`effet quadratique pour l`IMC semblent tous raisonnables. Ainsi, nous nous sentons à nouveau justifiés dans notre choix de modéliser un effet quadratique de l`IMC. Dans notre modèle précédent, nous avons examiné les effets du sexe et de l`âge sur le taux de risque de mourir après avoir été hospitalisé pour une crise cardiaque. À ce stade, nous pourrions être intéressés à élargir le modèle avec plus d`effets prédictiteurs. Par exemple, nous avons constaté que l`effet de genre semble disparaître après la comptabilisation de l`âge, mais nous pouvons soupçonner que l`effet de l`âge est différent pour chaque sexe. Nous pourrions tester différents effets d`âge avec un terme d`interaction entre le sexe et l`âge. Sur la base des recherches passées, nous émettons également l`hypothèse que l`IMC est prédictif du taux de risque, et que son effet peut être non linéaire. Enfin, nous soupçonnons fortement que la fréquence cardiaque est prédictive de la survie, donc nous incluons cet effet dans le modèle ainsi.

Dans le modèle des risques proportionnels de Cox, on suppose que les modifications des additifs dans les covariables ont des effets multiplicatifs constants sur le taux de risque (exprimé en tant que rapport de risque ( (HR ))): la macro utilise l`instruction ARRAY pour allouer trois tableaux, chacun d`entre eux relie leurs variables de jeu de données correspondantes. Il est ainsi plus facile de référencer ces variables de jeu de données dans le programme. L`instruction PARMS place tous les paramètres dans le même bloc. L`énoncé antérieur leur donne des antécédents normaux avec une grande variance. Le symbole b est le terme de régression, et S est cumulativement ajouté de 1 à Stop pour chaque observation dans la boucle DO. Le symbole loglike complète la construction de la probabilité logarithmique pour chaque observation et l`instruction MODEL complète la spécification du modèle. Avis dans le tableau analyse des estimations de vraisemblance maximales ci-dessus que les entrées de hazard ratio pour les termes impliqués dans les interactions sont laissées vides. SAS les omet de vous rappeler que les ratios de risque correspondant à ces effets dépendent d`autres variables du modèle.

Grambsch, PM, Therneau, TM, Fleming TR.